智能客户服务系统：AI技术的应用与发展

智能客户服务系统是指利用人工智能（AI）技朾改进客户服务体验和效率的一种新型服务方式。随着AI技术的持续发展，智能客户服务系统在各行各业得到了广泛应用。本文将针对智能客户服务系统的应用与发展进行详细分析，探讨其影响和前景。

智能客户服务系统通过AI技术实现了客户服务的自动化和个性化，极大地提高了客户服务的效率和质量。传统的客户服务往往需要大量人力投入，而且只能提供有限的服务范围和时段。而智能客户服务系统可以24小时全天候提供服务，同时能够处理大量的客户咨询和问题，极大地减少了客户等待时间和人力成本。

智能客户服务系统通过机器学习和自然语言处理等AI技术，能够更准确地理解客户需求并给予相应的反馈。这种个性化的服务不仅提高了客户满意度，还可以根据客户的历史记录和偏好推荐相关的产品和服务，帮助企业更好地了解客户需求和行为习惯，提升销售和市场营销效果。

智能客户服务系统还可以通过数据分析和智能决策等技术，帮助企业更好地管理客户关系和优化客户服务策略。通过对大数据的深度挖掘，可以发现客户的潜在需求和行为模式，从而提供更精准的服务和推荐，增强企业在市场竞争中的优势。

随着智能客户服务系统的不断发展，也面临着一些挑战和问题。AI技术的准确性和安全性是智能客户服务系统发展的关键。如果系统的算法不够准确或者数据安全受到威胁，都会影响系统的可靠性和用户信任度。因此，企业需要加强对AI技术的研发和监控，确保系统运行稳定和数据安全。

智能客户服务系统的人性化和人机交互也是一个重要的问题。虽然AI技术可以实现自动化客户服务，但缺乏人性化和情感表达可能会影响客户体验。因此，企业需要在系统设计和技术改进上加强对用户体验和情感交流的考虑，提高系统的用户友好性和亲和力。

智能客户服务系统也需要更好地与人工客户服务相结合，形成一个完善的服务体系。虽然AI技术可以提高客户服务的效率和质量，但某些复杂的问题和情境还是需要人工干预和处理。因此，企业需要合理配置人力资源，实现人机协作和智能化服务的有机结合。

智能客户服务系统作为一种新型的服务方式，发挥着重要的作用和价值。通过AI技术的应用与发展，可以提高客户服务效率和质量，优化客户关系管理和市场营销策略，增强企业在竞争中的优势。智能客户服务系统的发展还面临着一些挑战和问题，需要企业不断探索和改进，实现智能服务系统的可持续发展和价值创造。

AI技术如何打造智能客服?

AI技术已经广泛应用于客服领域，打造了更加智能化、高效率的智能客服系统，以下是实现的技术和流程：1. 自然语言处理：智能客服系统需要能够识别并理解自然语言表述的问题，更加高效地解决客户的问题。

自然语言处理技术包括语音识别、语音合成功能、文本语义分析等等。

2. 机器学习：机器学习是智能客服系统实现强大的自动回答、自我学习的关键技术。

通过分析历史数据和用户反馈，机器学习可以自动调整不同情况下的处理方法，提供更精准和快速的服务。

3. 多通道交互：智能客服系统具有多通道交互支持，包括语音、文字、图像等不同形式的输入和输出方式，提供更多可能性来吸引和服务用户。

4. 失败补救流程：当智能客服系统无法理解用户的问题或无法解决用户的问题时，需要智能地为用户找到其他解决方案或将用户转交给人工客服，保证用户的满意度。

5. 联合处理：当智能客服系统检测需要介入人工客服时，需要及时将用户的及时数据和聊天记录转交给人工客服处理。

同时，处理系统也需要将人工客服转交的结果自动反馈回智能客服系统，以提高处理效率和服务质量。

6. 维护持续更新：智能客服系统需要不断更新和完善其聊天库、知识库和处理流程，以保持服务的可靠性和高效率。

需要注意的是，在实现智能客服系统之前，需要先考虑制定一个完善的开发计划和用户体验计划，确保系统的可持续发展和服务体验。

拓展上面提到的几点，以下是智能客服系统的更多实现技术和流程：7. 对话管理：聊天机器人也需要能够实现多种对话和流程管理，这需要更加高效的涉及到自动问答的句法分析、语义分析和关键词提取，以及新奇的、符合多样化用户场景和习惯的语料建设。

8. 又称智能匹配和推荐：对于产品和服务的方案及其数据的众多并存，AI技术在智能客服系统中也需要能够库存维护、算法优化和用户需求匹配。

9. 自助服务：人工客服系统因为建立成本、运营成本、人员素质等原因等条件下，还需要通过自助服务来减轻压力，提高对等流量的处理，增加用户满意度。

智能客服工程可以融合搜索引擎技术、随时带来常识库等多种技术来提高搜索匹配度，从而有效检索和供应智能方案。

10. 账号集成和术语挂接：智能客服应用系统需要在账号集成和知识库共享上做好规划和实践；对语料库进行分词、挂接，对相似问答进行统一挂接，避免巨量的人工干预，提高使用效率。

总之，智能客服系统的实现技术和流程是多样化的，在不断深化的时代背景下，也在不断欣欣向荣。

你如何看待未来AI技术的应用和发展趋势？

——2021年中国人工智能应用市场现状与发展趋势分析 计算机视觉为主要应用技术【组图】

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有网络网络(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞()等。

1、 企业注重AI自研能力，带动收入增长

从目前已经应用了AI项目的企业来看，在企业获取AI核心技术的来源分析，61%的企业选择了自主研发路径，选择通过AIPD/SDK调用第三方平台AI技术选择产学研合作开发形式的各有约4成;31.7%企业使用开源技术;选择委托第三方公司提供解决方案的企业占比为26.8%;选择委托外部专业人工智能公司研发的企业占比为17.1%。

从AI项目的实施效果来看，97.6%的企业AI技术转化应用带动了企业收入增长：34.1%的企业认为AI技术应用带动收入的长在5%以内;认为带动收入增长能达到20%-50%的企业占比为4.9%。就目前而言，AI项目实施对企业收入增长能够起到一定作用。

2、 计算机视觉为目前主要应用技术

目前在企业中应用最多的AI项目技术为计算机视觉，占比达到63.4%，其次是机器学习，占比为58.5%，然后是知识图谱，占比为56.1%。

企业应用不同AI技术的典型适用场景已逐渐显现。计算机视觉的应用场景主要是安全监控与交互大屏语音识别技术的场景集中度最高，AI客服系统与智能语音助手的选择率都超过七成;自然语言处理主要用于智能审阅与报告生成;知识图谱主要应用在辅助决策与智能诊断场景;机器茡习的应用场景较为分散，预测模型与智能风控的选择率相对较高

未来三年计算机视觉和机器学习仍然在重点应用技术之内，但是分别退到了第二位和第三位，比例为48.8%和46.3%，排在第一的是深度学习，比例为53.7%。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

人工智能技术在银行网点智能化转型中的应用

人工智能技术在银行网点智能化转型中的应用主要体现在以下几个方面：

1. 智能客户交互：通过语音识别和自然语言处理技术，银行可以使用人工智能来提高客户体验。例如，智能客服机器人可以24小时提供帮助，回答常见问题，甚至可以处理复杂的查询。此外，AI技术也可以用于实时监控和响应客户的需求，以防止客户流失。

2. 自动化流程：人工智能可以帮助银行自动化一些常规的、重复的工作流程，如文件处理、数据分析等。这不仅可以减少人工干预的需要，提高工作效率，还可以减少人为错误。

3. 风险管理和合规性：人工智能可以用于识别和预防欺诈行为，以及检测可能的违规行为。通过分析交易数据和行为模式，AI可以提供早期警告系统，帮助银行及时采取行动。

4. 个性化服务：基于大数据和机器学习，人工智能可以帮助银行了解客户的需求和偏好，提供个性化的产品和服务。这不仅可以提高客户满意度，还可以增加收入。

5. 智能监控：AI技术可用于实时监控网点环境和安全。例如，AI系统可以检测人员流量、异常行为、设备故障等，并立即向工作人员发出警报。

6. 优化网点布局：AI可以通过分析历史数据和实时数据来优化网点的布局。例如，AI可以根据客户的行为模式和偏好来调整网点的布局，以提高客户满意度。

人工智能技术在行业里有什么具体的应用？

人工智能技术已经广泛应用于许多行业，具体应用包括但不限于以下领域：

AI技术如何打造智能客服？

由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。

智能客服用到的技术群

智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。

从客服处理过程理解AI技术

要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。

智能客服中用到的AI技术

上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，

首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。

可以从以下几个步骤着手：

（1）确定任务（智能客服）；

（3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。

（4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）；

（5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；

（6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）；

（8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）；

（9）badcase分析与解决；

（10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围；

（11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。

智能客服的主要价值在哪里？

在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。

直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下：

1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。

2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量复制解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。

3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。

智能客服既有这么多优势，那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢？

其实不然，传统的客服行业就像是一座金字塔，人工智能并不是将它推倒重建，而是在思考如何做到机器辅助人工，部分代替人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。

由此，智能客服的主要价值可以概括为：在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效，帮助企业更好的实现营收。

逻辑推理 知识表示 自动规划机器学习自然语言感知行动处理人类情绪 计算创造综合智能

只要用在合适的地方。无论各行各业，机器人代替人工，能够极大增强企业办公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要机器人来辅助人类。所以各有优势，无所谓谁的业务能力强，都是相互弥补的。这没法比较。

随着电话服务热线的出现，以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外，企业还通过网络服务、移动应用、公共微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时，当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时，导致客户体验差，再加上企业的雇佣成本不断增加，智能客户服务机器人顺应时代的到来。目前，智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。

最近，在微博上，我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能，自动回复单句严重，回复内容错误，人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是，客户服务机器人什么时候才能真正“理解”？编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。

在当前的客户服务中，机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具，帮助手动客户服务解决，解决客户的诸多问题，降低手动客户服务的工作压力，提高工作效率手动客户服务，大大提高了解决方案的准确性。效力。然而，在与人类的对话中，客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里，客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。

所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统，它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析了解用户的意图，与用户进行人性化的沟通，为用户提供信息咨询等相关服务。

在当前人工智能迅猛发展的浪潮中，福山北明信息技术公司负责人表示，优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用，不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务，它能够准确地适应业务需求并继续学习，并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。目前，优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。

2018年9月，发布了4.0.0正式版本的优秀客户服务，添加了群集和企业知识管理系统，使用群集解决方案支持多点部署方案，添加了企业知识管理系统组件，并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。

佛山市贝米信息技术有限公司（）成立于2017年3月，是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统，集成了多个客户服务渠道，以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件，短信，电话语音，webim在线客服，微信，微博，h5页面，app界面等各种渠道的客户服务请求和对话，集成在管理平台上，统一响应和支持客户服务。

当你打 的电话，语音提示如下：

欢迎致电中国移动，

全心全意为您服务，

普通话服务请安 1，

For English service press pound key

我这个手机号用了 5 年了吧，打这个电话不下 50 次了，你还不知道我是不是说普通话？

以上只是举了一个最常见的例子。

随着智能技术的发展，越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。

就在最近，冠状病毒疫情爆发，大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下，原本的人工客服是无法承接这么多咨询的，而客服客服就尤为重要。

简单来所，智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、图片等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。

但是每个行业有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务，逐步解决最基本的问题。

比如，一次次重复问你说普通话还是英语。

智能服务是一个过程，不是结果。

随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。

智能客服在提升企业服务质量和工作效率，降低企业管理和运营成本，提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。

比如，我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。

并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接，具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。

如果企业想实现客户服务精细化运营管理，可以考虑试用哦~

一、智能机器人的能力 人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上，企业在选择机器人前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。

（一）自然语言识别能力

机器人拥有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说：人类对于一个问题会有多种不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。

（二）知识库和自主学习

知识库相当于机器人的大脑，企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中，智能客服系统机器人会完善知识库，将处理的问题积累下来，就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。

（三）其他能力

有些智能客服机器人会有一些扩展能力，能通过网络/API接口找到一些其他资源，比如：查询快递、查询天气等等。具体来说：电商客服也许可以在与来客交谈时，帮助客户查询快递情况，这类需要由机器人就能完成了，并且速度和准确度都可以保证，无需额外的人力来处理这类问题。

二、人机对话有温度

智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作，在拨通用户电话后，还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等多个领域。

aiot的三个发展阶段

aiot的三个发展阶段如下：

1、单机智能阶段：在这个阶段，单机系统需要精确感知、识别、理解用户的各类指令，如语音、手势等，并正确决策、执行和反馈。这个过程中设备与设备之间是不发生相互联系的。

2、互联智能阶段：在这个阶段，设备之间实现互联互通，构建互联的产品矩阵，打破了单机智能的孤岛效应，对智能化体验场景进行了不断升级和优化。例如，当用户晚上在卧室对着空调说“睡眠”时，客厅的电视、音箱、窗帘、灯都自动进入关闭状态。

3、主动智能阶段：智能系统根据用户行为偏好、用户画像、环境等各类信息，自我学习、主动提供适用于用户的服务。例如，清晨光线的变化，窗帘自动缓缓地开启，音箱传来悦耳的起床音乐，空调调整温度。

AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。物联网技术与人工智能相融合。

应用范围：

无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词：数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。

AI、IoT“一体化”后，“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集，物联网的系统，也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来，由此可见，人工智能结合物联网是接下来的重大发展，而这样的发展，影响到各行各业。